[论文解读] An Efficient Scenario-based Stochastic Energy Management of Distribution Networks with Distributed Generation, PV Module, and Energy Storage
本文提出一种基于场景的随机规划方法，结合混合灰狼优化算法与粒子群优化算法（GWO-PSO），以管理含分布式发电、光伏（PV）系统和储能装置的配电网中的能量。该方法有效平衡了降低运行成本与减少供电不足能量（ENS）之间的冲突目标，在改进的IEEE 69节点系统上验证了成本与可靠性之间的良好权衡。
Incorporating Renewable Energy Sources (RES) incurs a high level of uncertainties to electric power systems. This level of uncertainties makes the conventional energy management methods inefficient and jeopardizes the security of distribution systems. In this connection, a scenario-based stochastic programming is introduced to harness uncertainties in the load, electricity price, and photovoltaic generation. Further, a hybrid evolutionary algorithm based on Grey Wolf Optimizer and Particle Swarm Optimisation algorithm is proposed to find the best operation cost, and Energy Not Supplied (ENS) as two important objective functions, which almost always are in stark contrast with each other. The proposed algorithm is applied to the modified IEEE 69-bus test system and the results are validated in terms of efficiency, which indicates a cogent trade-off between the fitness functions addressed above.
研究动机与目标
- 为解决可再生能源（RES）在配电网中引入的高不确定性问题。
- 开发一种高效的能量管理框架，以处理负荷、电价和光伏发电的不确定性。
- 同时最小化运行成本与供电不足能量（ENS），这两项目标通常存在冲突。
- 在实际测试系统中验证所提方法的效率与鲁棒性。
提出的方法
- 构建基于场景的随机规划模型，以表征负荷、电价和光伏发电的不确定性。
- 设计混合GWO-PSO算法求解多目标优化问题，结合灰狼优化器的全局搜索能力与粒子群优化的局部搜索精度。
- 该算法优化两个关键目标：总运行成本与供电不足能量（ENS）。
- 在改进的IEEE 69节点配电网系统上实现并测试该方法，以评估性能。
- 通过收敛速度与解质量的对比分析验证解决方案。
- 采用场景削减技术在保持随机精度的同时控制计算复杂度。
实验结果
研究问题
- RQ1如何在配电网能量管理中有效建模负荷、电价和光伏出力的随机不确定性？
- RQ2混合元启发式算法在多目标优化中能在多大程度上改善运行成本与可靠性（ENS）之间的权衡？
- RQ3与传统方法相比，所提方法在收敛速度与解质量方面表现如何？
- RQ4在高比例可再生能源渗透下，该框架能否维持系统安全与可靠性？
主要发现
- 所提出的GWO-PSO算法在运行成本与供电不足能量（ENS）之间实现了更优的平衡，展现出有效的多目标优化能力。
- 在测试的IEEE 69节点系统中，该方法相比标准元启发式算法表现出更快的收敛速度与更优的解质量。
- 基于场景的随机模型成功捕捉了负荷、电价与光伏出力的不确定性，提升了系统的鲁棒性。
- 验证结果确认了该方法在高分布式发电渗透率的实际配电网中的高效性与实际适用性。
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